DeepSeek V3.1 – Alarma para OpenAI y compañía: la IA de código abierto china plantea nuevos desafíos para los proveedores establecidos
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Publicado el: 21 de agosto de 2025 / Actualizado el: 21 de agosto de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
DeepSeek V3.1 – Alarma para OpenAI y compañía: La IA de código abierto china presenta nuevos desafíos a los proveedores establecidos – Imagen: Xpert.Digital
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DeepSeek V3.1 revoluciona el panorama de la IA (una vez más)
La inteligencia artificial china se perfila como un serio desafío para los gigantes tecnológicos estadounidenses. La startup DeepSeek, con sede en Hangzhou, ha logrado un avance significativo con su último modelo, V3.1, que desafía radicalmente las suposiciones tradicionales sobre el desarrollo y la financiación de la IA. Este modelo de código abierto logra el rendimiento de los principales sistemas propietarios a una fracción del costo de desarrollo, allanando el camino para el futuro de la inteligencia artificial.
Adecuado para:
Innovación técnica con arquitectura híbrida
DeepSeek V3.1 se basa en una arquitectura avanzada de expertos con un total de 685 mil millones de parámetros, de los cuales 37 mil millones se activan por token. Esta tecnología permite un uso de recursos significativamente más eficiente que los modelos tradicionales sin comprometer el rendimiento.
La característica destacada del nuevo modelo es su arquitectura de inferencia híbrida, que puede alternar entre el "Modo Pensar" y el "Modo No Pensar". En el Modo Pensar, el sistema desarrolla procesos de pensamiento internos más profundos y es ideal para la resolución de problemas complejos que requieren razonamiento lógico multinivel. El Modo No Pensar, por otro lado, ofrece respuestas directas y concisas para tareas donde la velocidad es crucial.
Otro avance técnico es la ventana de contexto ampliada de 128 000 tokens, equivalente a aproximadamente 96 000 palabras o dos novelas de 200 páginas. Esta capacidad permite procesar documentos extremadamente largos, comprender repositorios de código completos y escenarios de diálogo de varios pasos.
El desarrollo posterior se logró mediante un enfoque de expansión de contexto en dos fases. La fase de 32 000 tokens se multiplicó por diez, alcanzando los 630 000 millones, mientras que la fase de 128 000 tokens se multiplicó por tres,3, alcanzando los 209 000 millones. Además, el modelo utiliza el formato de datos UE8M0 FP8 para una compatibilidad óptima con las arquitecturas de hardware modernas.
Impresionantes parámetros de rendimiento y puntos de referencia
En pruebas estandarizadas, DeepSeek V3.1 logra resultados notables. En el reconocido benchmark de codificación Aider, el modelo obtuvo una puntuación del 71,6 % – una puntuación que rivaliza con los modelos líderes de OpenAI y Anthropic. Este rendimiento es particularmente impresionante dado que se logra a un coste significativamente menor.
En tareas matemáticas, DeepSeek V3.1 incluso supera a competidores consolidados. En la prueba Math 500, el modelo obtuvo un 90,2 %, mientras que GPT-4o solo un 74,6 %. En la prueba MMLU-Pro, el sistema mejoró 5,3 puntos, alcanzando 81,2, y en la prueba de referencia GPQA, logró una notable puntuación de 9,3 puntos, alcanzando 68,4.
Cabe destacar la mejora en las tareas de razonamiento multipaso, donde la versión 3.1 ofrece un rendimiento un 43 % superior al de su predecesora. Las capacidades de programación del modelo le permiten crear código sin errores de hasta 700 líneas – un rendimiento que rivaliza con las costosas soluciones propietarias.
Eficiencia de costos revolucionaria
La estructura de costos de DeepSeek V3.1 revoluciona las suposiciones previas sobre el desarrollo de IA. Mientras que una tarea de programación con V3.1 cuesta aproximadamente un dólar, sistemas comparables cuestan casi 70 dólares por tareas similares. Esta drástica reducción de costos hace que la tecnología avanzada de IA sea accesible para pequeñas empresas y desarrolladores.
Según la empresa, los costos de desarrollo del modelo V3 subyacente fueron de tan solo unos 5,6 millones de dólares – una fracción de los cientos de millones de dólares que invirtieron empresas estadounidenses en proyectos comparables. Esta eficiencia se logró mediante métodos de capacitación innovadores y el uso de hardware menos potente, pero más rentable.
El precio de la API de DeepSeek es considerablemente inferior al de la competencia. El modelo de chat cuesta $0.07 por millón de tokens de entrada con aciertos de caché y $1.10 por millón de tokens de salida. El modelo de razonamiento cuesta $0.14 por token de entrada y $2.19 por token de salida. En comparación, OpenAI cobra entre $2 y $2.50 por millón de tokens de salida, mientras que el precio de DeepSeek es de $0.014.
Importancia estratégica para la competencia global de la IA
Los éxitos de DeepSeek tienen implicaciones de gran alcance para el panorama global de la IA. La compañía demuestra que el rendimiento avanzado de la IA ya no requiere los enormes recursos y los enfoques exclusivos que han caracterizado el desarrollo de la IA en Estados Unidos hasta la fecha. Este desarrollo desafía los fundamentos de los modelos de negocio actuales.
Los líderes chinos otorgan una gran importancia estratégica a DeepSeek, como lo demuestra la recepción que el primer ministro Li Qiang ofreció a su fundador, Liang Wenfeng. La compañía se considera un pilar fundamental en las ambiciones de China de convertirse en líder mundial en inteligencia artificial para 2030.
La estrategia de código abierto de DeepSeek permite a otras empresas e investigadores de todo el mundo aprovechar su progreso y desarrollar sus propias innovaciones. Esto promueve el desarrollo descentralizado de la tecnología de IA y reduce la dependencia de gigantes tecnológicos individuales.
Antecedentes y estructura de la empresa
DeepSeek fue fundada en Hangzhou en 2023 por Liang Wenfeng y está financiada íntegramente por el fondo de cobertura chino High-Flyer. Wenfeng, nacido en 1985, hijo de un maestro de primaria, desarrolló un interés por la aplicación de la IA en el sector financiero mientras estudiaba en la Universidad de Zhejiang.
En 2016, Wenfeng fundó High-Flyer, un fondo de cobertura que utiliza aprendizaje automático para estrategias de trading cuantitativo. Para 2021, la compañía había realizado la transición completa a enfoques de trading basados en IA y se había convertido en uno de los principales fondos cuantitativos de China, con más de 100 000 millones de RMB en activos bajo gestión.
Incluso antes de fundar DeepSeek, Wenfeng comenzó a comprar miles de GPU de Nvidia – inicialmente se ridiculizó como el pasatiempo excéntrico de un multimillonario. Esta inversión visionaria en hardware permitió posteriormente a la empresa desarrollar modelos de IA competitivos a pesar de las restricciones a la exportación impuestas por Estados Unidos.
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Chips, algoritmos, innovación: el camino de DeepSeek hacia el liderazgo mundial
El impacto de los controles de exportación de EE. UU.
El éxito de DeepSeek es particularmente notable dadas las restricciones impuestas por Estados Unidos a la exportación de potentes chips de IA a China. Si bien las sanciones pretendían limitar la capacidad de China para desarrollar sistemas avanzados de IA, DeepSeek demuestra que los enfoques de software innovadores y el uso eficiente de los recursos pueden superar estas limitaciones.
La empresa utilizó chips H800 menos potentes, aprobados para su exportación a China, pero aun así logró un rendimiento óptimo gracias a algoritmos optimizados y métodos de entrenamiento eficientes. Este enfoque cuestiona la eficacia de las sanciones tecnológicas y plantea alternativas para el desarrollo de la IA.
Los expertos consideran el avance de DeepSeek como un punto de inflexión que podría cambiar radicalmente las estimaciones actuales sobre las capacidades y el potencial de la IA de China. Este desarrollo sugiere que las innovaciones en la optimización del software podrían ser más importantes que la simple superioridad del hardware.
Adecuado para:
Código abierto como una ventaja competitiva
La estrategia de código abierto de DeepSeek ofrece varias ventajas estratégicas. Desarrolladores y empresas de todo el mundo pueden ejecutar el modelo localmente, personalizarlo e integrarlo en sus propios proyectos sin depender de servicios en la nube. Esto es especialmente importante para aplicaciones con datos sensibles y empresas que desean mantener el control sobre su información.
El desarrollo comunitario permite una corrección de errores más rápida, mejoras continuas y una amplia base de colaboradores. Al mismo tiempo, el enfoque de código abierto democratiza el acceso a tecnología avanzada de IA y promueve la innovación, incluso entre empresas más pequeñas y en países en desarrollo.
A diferencia de los modelos propietarios, a los que solo se puede acceder mediante API o plataformas en la nube, la IA de código abierto ofrece disponibilidad a largo plazo e independencia de proveedores individuales. Los usuarios no tienen que preocuparse por aumentos de precios, restricciones de acceso ni interrupciones del servicio.
Avances e innovaciones tecnológicas
DeepSeek V3.1 integra diversas tecnologías innovadoras que garantizan una eficiencia excepcional. La arquitectura de atención latente multicabezal comprime las cachés clave-valor mediante vectores latentes, lo que reduce el consumo de memoria y la sobrecarga computacional durante la inferencia.
El método de predicción multitoken permite que cada token prediga múltiples tokens futuros simultáneamente. Esto supera un importante obstáculo de los modelos autorregresivos tradicionales y mejora la precisión y la velocidad de inferencia.
El entrenamiento de 8 bits reduce significativamente los requisitos de memoria y los costes sin comprometer la precisión. Esta técnica se ha considerado problemática durante mucho tiempo, pero DeepSeek demuestra que, correctamente implementada, produce resultados comparables a los de los métodos convencionales.
Reacciones e impactos del mercado
El anuncio de DeepSeek V3.1 provocó fuertes reacciones en los mercados financieros. Nvidia perdió más de 600 000 millones de dólares en capitalización bursátil – la mayor pérdida individual en la historia del mercado bursátil estadounidense. Otras empresas de hardware de IA también registraron importantes caídas en el precio de sus acciones.
Inversores y analistas están reconsiderando sus evaluaciones de la industria de la IA. El éxito de DeepSeek desafía la idea de que las inversiones masivas en hardware y el desarrollo propio son requisitos previos necesarios para una IA de vanguardia.
Las empresas occidentales ya están probando los modelos DeepSeek en sus flujos de trabajo. Un ejemplo destacado es Merck, cuyo director de datos demostró públicamente la integración de DeepSeek como una de las diversas opciones de IA en los procesos internos.
Desarrollos futuros y perspectivas
DeepSeek posiciona la versión 3.1 como el primer paso hacia la era de los agentes en IA. El modelo se ha optimizado específicamente para optimizar el uso de herramientas y las tareas de agente de varios pasos. Las optimizaciones posteriores al entrenamiento han generado mejoras significativas en el uso de herramientas externas y tareas de búsqueda complejas.
La velocidad de desarrollo de DeepSeek sugiere que podría lanzarse un modelo V4 antes de la próxima versión R2 de OpenAI. Este impulso podría acelerar los ciclos de desarrollo tradicionales de la industria de la IA y establecer nuevos estándares para la frecuencia de actualización.
Los éxitos de DeepSeek ya inspiran a otras empresas chinas de IA e investigadores de todo el mundo. Los modelos de código abierto se consideran cada vez más una alternativa válida a las soluciones propietarias, lo que podría conducir a un panorama de IA más diversificado y competitivo.
Desafíos y críticas
A pesar de su impresionante rendimiento, DeepSeek también enfrenta críticas. Al igual que otros modelos de IA chinos, DeepSeek está sujeto a ciertas medidas de censura, que pueden utilizarse en áreas políticamente sensibles. Sin embargo, estas restricciones a menudo pueden sortearse mediante ajustes técnicos.
La transparencia respecto a los datos y métodos de entrenamiento es limitada. Se especula que el entrenamiento se basa parcialmente en las respuestas de ChatGPT, ya que DeepSeek en ocasiones afirma ser ChatGPT. Esta ambigüedad plantea dudas sobre la originalidad y posibles problemas de derechos de autor.
El rápido desarrollo y el bajo precio de los modelos DeepSeek también plantean dudas sobre la sostenibilidad del modelo de negocio. Los críticos cuestionan si los precios extremadamente bajos pueden mantenerse a largo plazo o si forman parte de una estrategia de penetración en el mercado.
Implicaciones globales para la industria de la IA
DeepSeek V3.1 marca un punto de inflexión en el desarrollo global de la IA. El modelo demuestra que los enfoques de software innovadores y el uso eficiente de los recursos pueden ser más importantes que las grandes inversiones de capital y el acceso al hardware más avanzado. Este descubrimiento influirá en las estrategias de las principales empresas de IA.
La democratización de la tecnología avanzada de IA mediante modelos de código abierto podría conducir a una distribución más equitativa de las capacidades de IA a nivel mundial. Países y empresas que antes estaban excluidos por altos costos o barreras técnicas tendrán acceso a tecnología de vanguardia.
Al mismo tiempo, el éxito de DeepSeek pone en tela de juicio la eficacia de las sanciones tecnológicas y los controles de exportación. La capacidad de lograr un rendimiento de primera clase con recursos limitados podría animar a otros países a adoptar enfoques similares y desarrollar sus propios ecosistemas de IA.
DeepSeek V3.1 representa más que un simple modelo de IA – simboliza un cambio fundamental en la forma en que se desarrolla, financia y difunde la IA. La combinación de innovación técnica, desarrollo rentable y disponibilidad de código abierto crea nuevas oportunidades y plantea importantes desafíos a los líderes del mercado. Los próximos avances mostrarán si este enfoque definirá el futuro de la industria de la IA.
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